要以稳健的方式将用户查询与数据库音频进行比较，核心方法是将两者转换为数值表示，并使用能够考虑语音、噪声和上下文变化的技术测量相似度。该过程通常包括特征提取、相似度评分和处理现实世界的变异性。以下是其工作原理：
首先，用户查询（输入音频）和数据库音频都被转换为特征向量，这些向量捕获相关的声学特性。常见的方法包括用于频谱特征的梅尔频率倒谱系数 (MFCCs) 或来自 Wav2Vec 或 VGGish 等神经网络的嵌入。例如，语音助手可以将用户查询“找到节奏快的歌曲”转换为一个 128 维的向量。类似地，数据库音频文件（例如，歌曲、语音备忘录）会被预处理成这些向量并存储。为了比较它们，可以使用余弦相似度或动态时间规整 (DTW) 等相似度度量。DTW 对于对齐不同长度的时序音频数据特别有用，例如将哼唱的旋律与整首歌曲进行匹配。
其次，稳健性需要处理音频条件中的不匹配。背景噪声、不同的口音或不同的录音质量都会扭曲比较结果。降噪（例如，谱减法）或数据增强（向训练数据添加合成噪声）等技术可以提高弹性。例如，转录服务可能会在其模型训练中使用添加了汽车噪声或回声的增强音频，以便更好地处理现实世界的输入。此外，使用特定领域的模型——例如，针对医疗应用对语音识别模型进行医疗术语微调——可以确保特征与使用案例对齐。在特征提取之前对音频音量和采样率进行标准化也有助于减少变异性。
最后，实际实施需要平衡准确性和效率。对于大型数据库，可以使用 FAISS 或 Annoy 等近似最近邻 (ANN) 库对音频嵌入进行索引，以实现快速相似度搜索。Shazam 等音乐识别应用使用指纹技术创建紧凑的、可搜索的音频签名。为了验证稳健性，开发者应该测试边缘情况：例如，确保即使用户走调，查询“播放‘生日快乐’”也能匹配数据库中的条目。Librosa 等音频处理工具以及 PyTorch 等用于训练自定义模型的工具提供了构建块。定期更新数据库的音频表示并在新数据上重新训练模型，可以确保在各种输入下的长期可靠性。